자연재해로부터 야기되는 피해를 줄이고 자연재해저감활동을 전개하기 위해서는 기상정보와 재해자료에 근거한 정확한 예보와 방재활동이 요구된다. 또한 사전방재활동을 위해서는 방재기상정보로의 처리가 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 행정자치부에서 발행하는 통계연보와 재해연보, 중앙재해대책본부에서 발행한 최근 10년간 자연재해 피해 현황, 기상청에서 발행한 기상연보를 이용하였다. 이들 4가지 자료를 이용하여 자연재해의 원인과 피해요소, 발생빈도, 취약지역 등을 분석하였는데, 이들 자료는 피해내역과 기상현상에 대한 분류 및 용어가 일치하지 않으므로, 재해의 종류와 피해액을 비교 분석한 결과, 기상재해 원인과 피해 요소, 피해액, 피해지역 등과 같은 재해 변수를 선정하고, 재해연보를 이용하여 database를 구축하였다. 이렇게 구축된 database는 앞으로 자연재해 저감계획과 risk model을 개발하고 자연재해를 평가하는데 유용하게 쓰일 수 있다.
우리나라의 대표적인 자연재해는 호우와 태풍을 들 수 있다. 전 세계적인 온난화의 영향으로 호우와 태풍의 강도가 증가하는 추세에 있으며 이에 따라 매년 발생하는 피해의 규모가 커지고 있다. 자연재해에 따른 피해가 발생할 경우 인명과 재산상의 손실이 발생하며 공공부문의 피해 또한 크다. 이러한 피해를 저감하기 위해서는 적절한 대비책이 필요하며 대비책의 수립에는 전국을 대상으로 하는 방안보다 지자체별 피해특성에 따라 다양한 방안을 수립하는 것이 효율적이다. 이를 위해서 지차체별 피해규모와 발생횟수를 지역적 특성과 함께 분석하여 적절한 대비책을 수립하기 위한 기초적인 자료를 제공하고자 한다. 사용된 자료는 1994년에서 2003년까지 재해연보의 지자체별 피해액과 재해발생횟수를 이용하였다. 또한 지자체를 개의 지역특성으로 구분하여 분석을 실시하였다.
기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.
기후변화로 인한 자연재해의 증가에 관한 정부간 협의체를 중심으로 국제적인 기후변화 예측에 대한 연구 및 자연재해 저감에 관한 논의들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의해 자연재해가 더욱 심화됨에 따라 재해에 취약하게 노출되어 있는 방글라데시를 사례지역으로 재해의 유형을 파악하고, 우리나라의 재해저감 기술과 방재관련 기법 등을 응용하여 국제원조의 지원 방안을 모색하였다. 방글라데시는 국토의 1/3이 해수면보다 낮기 때문에 배수가 어려우며, 조수 파동과 해수 침투, 사이클론의 위험이 복합적으로 나타나는 지리적인 특성을 지니고 기후변화로 인한 자연재해의 피해가 매년 증가하고 있는 추세이다. 특히 피해가 집중되는 해안지역은 해수면상승의 위협과 3년 주기로 심각한 사이클론의 피해가 일어나며, 상대적으로 빈곤한 사람들이 거주하는 지역으로 인명피해가 크게 일어나는 지역으로써, 재난의 피해를 저감하기 위해 국제적 원조를 필요로 하고 있다. 우리나라의 선진화된 기술과 자연재해저감 기법을 지원함으로써 개도국의 자연재난에 의한 피해를 감소시키는 데 일조를 하는 것은 국제사회에서 협력 구도를 정립하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
1985년-2004년 동안의 재해연보 자료를 전산화하여 필요한 자료를 프로그램을 이용하여 추출하고 분석할 수 있도록 자연재해 Database를 Table 2와 같이 구축하였다. 이 DB는 매년 발생하는 피해에 대하여 updata 해야 하는 자료이므로 피해액을 당해연도 기준으로 사용하였으며, 기존의 재해연보를 입력하는 과정에서 총 피해액 합계의 오류와 지난 20년간의 행정구역의 변화를 재정리한데 의의가 있다. 또한 기상연보와 재해연보를 비교하는 과정에서 재해 발생빈도가 원인별로 일치하지 않은 점을 발견하여 기상연보에는 있으나 재해연보에는 없는 사건을 DB에 추가하였다. DB를 구축하는데 있어 가장 어려운 부분은 용어와 분류에 대한 기준을 정하는 과정과 사용하는 자료마다 수치가 달랐다는 점이다. 자연재해 피해 자료를 기재하는 일정한 기준을 마련하여 앞으로 만들어질 피해자료가 좀 더 체계적으로 분류되어야 한다. 또한 김해시에서 1,000억원이 넘는 피해를 입힌 호우와 태풍 사례에 대하여 우심지역으로 분석된 한림면과 상동면, 생림면은 김해시 내에서도 특히 사전재해저감계획을 수립하여 매년 같은 피해를 입지 않도록 노력해야 한다.
최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고하고자하는 과학적 방법론에 대한 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도(Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축(Inventory) 및 피해대상의 취약도(Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상 자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 가뭄이 발생한 경우에 그 피해를 최소화하고 가뭄지역에 대한 적절한 행정적인 구제를 수행하기 위한 기본 연구로서의 성격을 가진다. 자연재해에 대한 대책으로서 자연재해대책법, 재난및안전관리기본법, 농어업재해대책법 등에서 몇몇 조항이 적용되고 있으나, 가뭄에 대한 대책으로서는 대단히 미흡한 실정이라고 할 수 있다. 특히, 가뭄의 특성상 피해지역의 특정이 어렵고 피해기간이 장기간에 걸치며, 가뭄 그 자체의 정의가 어렵다는 점 등이 가뭄피해 구제의 걸림돌이 되고 있다. 이의 해결을 위해서는 우선 피해구제의 관점에서 가뭄의 정의를 명확히 할 필요가 있다. 가뭄의 법적인 정의가 명확하지 않다는 것은 재난으로서의 가뭄을 인정할 것인지에 대한 판단이 모호하다는 것을 의미하며, 결과적으로 가뭄지역 선포 및 구제책의 지연을 초래할 수 있다. 가뭄에 대한 명확한 법적 근거를 마련함으로써 가뭄이라고 하는 자의적 해석이 강한 재해로부터 보다 합리적인 대응책의 마련이 가능할 것이다. 또한 피해구제의 관점에서도 공정하고 효율적이며 신속한 대응이 이루어 질 수 있을 것이다.
지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 자연재해의 발생빈도와 강도가 증가함에 따라 조경분야에도 피해가 늘어나는 추세이다. 이는 법률적 분쟁으로 이어져 사회적 경제적 피해도 증가하고 있고 있다. 특히, 외부환경에 영향을 많이 받는 조경수목의 경우 자연재해로 인한 피해를 많이 받고 있으나, 이에 대한 피해판정기준이나 재해기준의 구체적인 범위가 설정되어 있지 않아 피해 복구 및 보상에 많은 문제가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 자연재해로 인한 조경수목의 피해 관련기준의 개선방향을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 조경수목의 피해사례 및 판례를 분석하고, 한국과 일본의 자연재해 관련 법제도 및 기준의 비교 분석을 시행하였다. 판례분석 결과, 자연재해로 조경분야 피해는 명확한 법적 근거가 제시되어 있지 않아, 감정인의 소견이 판정결과에 많은 영향을 미치고 있었다. 이에 전문적이고 객관적인 감정절차가 요구됨을 알 수 있었다. 자연재해 관련 법제도 및 기준 비교분석에 있어, 우리나라의 경우 조경수목에 대한 자연재해 관련 법규 및 기준이 미흡하였으며, 일본의 경우 조경수목에 대한 구체적인 재해판정 기준이 제시되어 있었다. 이에 조경분야 자연재해 관련 제도 및 기준의 개선을 위해 '관련 법령 개정', '감정 및 손해사정 기준개정', '조경공사 표준시방서개정', '재해보험가입의무화', '계약에 따른 합리적 이행', '재해복구 비용계상 의무화' 등을 개선방향으로 제안하였다.
우리나라 연안은 동해안을 제외한 대부분 지역이 저지대 완경사의 지형구조와 천해로 형성되어 태풍, 해일, 해수범람으로 해마다 인명, 시설물 파손, 침식 등 반복적인 피해가 발생하는 자연재해취약지역이다. 그러나 애년 발생하는 자연재해 방지를 위해 복구위주의 대책 마련에 중점을 두고 있는 상황이며, 재해 발생시 피해를 최소화 할 수 있는 종합적 재해방지연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 피해예방 및 방재 정책수립시 의사결정지원을 위하여 Web상에서 실시간으로 피해예측지역 추출이 가능한 기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 고해상 위성영상기반의 재해관련 주제도를 제작하고 육상과 해상부분을 통합한 3차원 지형 구축을 통하여 실세계와 유사한 지형환경 DB를 구축하였다. 아울러 3차원 범람시뮬레이션을 통하여 재해발생시 위험지역을 실시간으로 파악함으로써 피해가능지역 표출이 가능한 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 재해상황에 따른 피해를 최소화 할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다.
최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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